PyCharm で複数の Py ファイルを実行します。ファイルを開いて実行構成を作成し、スクリプトを追加してオプションを構成します。設定を保存して実行すると、PyCharm は指定されたすべての Py ファイルを同時に実行します。出力メッセージとエラー メッセージは、[実行] ツール ウィンドウで確認できます。
PyCharm で複数の Py ファイルを実行する方法
PyCharm は、ユーザーが実行できる人気の Python 開発環境です。複数の Py ファイルを同時に実行できます。これは、さまざまなファイルで関数やクラスを定義したり、コードをテストしたり、複雑なスクリプトを実行したりする場合に役立ちます。
具体的な手順:
- 実行するファイルを開きます: PyCharm で、実行する各 Py ファイルを開きます。
- 実行構成を作成します: メニュー バーで、[実行] > [構成の編集] をクリックします。
- 新しい構成を追加します: 「 」ボタンをクリックし、「Python」を選択します。
- スクリプトを構成します: [スクリプト] タブで、[コンテンツ ルートの追加] をクリックし、実行する Py ファイルを選択します。
- 追加オプションの設定 (オプション): これはオプションですが、実行パラメータ、環境変数、作業ディレクトリなどの追加オプションを設定できます。
- 構成の保存: 「OK」をクリックして構成を保存します。
- 実行構成: メニュー バーで [実行] > [実行...] をクリックし、作成した構成を選択して、[OK] をクリックします。
PyCharm は、指定されたすべての Py ファイルを同時に実行します。 [実行] ツール ウィンドウで出力とエラー メッセージを確認できます。
ヒント:
- すべての Py ファイルが同じディレクトリに保存されていることを確認してください。
- 依存関係のある複数の Py ファイルを実行している場合は、それらの依存関係を正しくインポートしていることを確認してください。
- ショートカット キー「Ctrl Alt R」(Windows/Linux) または「Cmd Option R」(Mac) を使用して、現在のファイル内のすべての Py ファイルを実行できます。
以上がpycharmで複数のpyファイルを実行する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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To CreateapythonList、usesquareBrackets []およびSeparateItemswithcommas.1)listsaredynamicandcanholdmixdatatypes.2)useappend()、remaid()、andslicingformanipulation.3)listcompreheNsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsionsientionforcreating.4)

金融、科学研究、医療、およびAIの分野では、数値データを効率的に保存および処理することが重要です。 1)財務では、メモリマッピングされたファイルとnumpyライブラリを使用すると、データ処理速度が大幅に向上する可能性があります。 2)科学研究の分野では、HDF5ファイルはデータストレージと取得用に最適化されています。 3)医療では、インデックス作成やパーティション化などのデータベース最適化テクノロジーがデータのパフォーマンスを向上させます。 4)AIでは、データシャーディングと分散トレーニングがモデルトレーニングを加速します。システムのパフォーマンスとスケーラビリティは、適切なツールとテクノロジーを選択し、ストレージと処理速度の間のトレードオフを検討することにより、大幅に改善できます。

pythonarraysarasarecreatedusingthearraymodule、notbuilt-inlikelists.1)importthearraymodule.2)specifytheTypecode、emg。、 'i'forintegers.3)Arraysofferbettermemoreefficiency forhomogeneousdatabutlasefutablethanlists。

Shebangラインに加えて、Pythonインタープリターを指定するには多くの方法があります。1。コマンドラインから直接Pythonコマンドを使用します。 2。バッチファイルまたはシェルスクリプトを使用します。 3. makeやcmakeなどのビルドツールを使用します。 4. Invokeなどのタスクランナーを使用します。各方法には利点と短所があり、プロジェクトのニーズに合った方法を選択することが重要です。

forhandlinglaredataSetsinpython、usenumpyArrays forbetterperformance.1)numpyarraysarememory-effictientandfasterfornumericaloperations.2)nusinnnnedarytypeconversions.3)レバレッジベクトル化は、測定済みのマネージメーシェイメージーウェイズデイタイです

inpython、listsusedynamicmemoryallocation with allocation、whilenumpyArraysalocatefixedmemory.1)listsallocatemorememorythanneededededinitivative.2)numpyArrayasallocateexactmemoryforements、rededicablebutlessflexibilityを提供します。

inpython、youcanspecthedatatypeyfelemeremodelernspant.1)usenpynernrump.1)usenpynerp.dloatp.ploatm64、フォーマーpreciscontrolatatypes。


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